今天给各位分享opencv训练模型教程的知识，其中也会对opencv 训练进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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怎样使用OpenCV进行人脸识别
基于几何特征的人脸的人脸识别可能是最直观的方法来识别人脸。第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用来构造一个特征向量(点与点之间的距离、角度等)。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。
首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。把数据标记好之后就是opencv的事情。训练的函数非常简单。
opencv最近版本中都自带级联分类器，opencv_haartraining 和opencv_traincascade这两种分类器中已经自带有训练好的人脸模型。可以在代码里直接调用加载人脸的训练模型，然后就可以识别图像中的人脸了。效果还都不错。
opencv有一个ROI的函数，可以用这个提取人脸那部分，然后保存。我也在做这个东西，现在碰到一个问题就是有些图片人脸不识别。但是我做的这个东西得需要一定的采样率，现在愁死我了。
如果某个识别对象和训练库中的某一个很匹配，那么就会有很高的相似度。如果识别对象不在训练库中，那么就算是返回了结果，相似度也不会很高，只不过是数值上的最优解。
如何利用opencv进行样本训练
（1）收集训练样本：训练样本包括正样本和负样本。正样本，通俗点说，就是图片中只有你需要的目标。而负样本的图片只要其中不含有目标就可以了。但需要说明的是，负样本也并非随便选取的。
我用的是objectMarker。如果你找不到这个软件，可以留下邮箱，我发给你。在标定的时候尽量保持长宽比例一致，也就是尽量用接近正方形的矩形去标定待识别的物体，至于正方形的大小影响并不大。尽管OpenCV推荐训练样本的最佳尺寸是20x20，但是在下一步生成样本描述文件时可以轻松地将其它尺寸缩放到20x20。
取决于你要识别什么东西。如果是一个商标，那么正样本一般只需要一张，负样本需要多张，越多越自然越好。如果是识别人脸之类，可以下载网上的人脸正样本库，大概在200张或更多，负样本也至少需要几百张。总之，取决于你要识别的物体的识别复杂度。
准备样本数据集：需要先收集一些字符图片作为样本，这些图片应该有多种不同的字体、大小、颜 等，以便于训练出具有一定泛化能力的模型。 图像预处理：对于每张图片，需要进行预处理来使其适合用于训练和测试。比如去除噪声、二值化、字符分割等。
首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。下载人脸库之后需要对人脸进行标记，这是一个繁琐的工作，不过网上有脚本或者自己写个程序简化工作量。把数据标记好之后就是opencv的事情。训练的函数非常简单。
hog描述子在opencv中为HOGDescriptor。 可以调用该描述子setSVMDetector方法给用于对hog特征进行分类的svm模型的系数赋值，这里的参数为HOGDescriptor：getDefaultPeopleDetector()时表示采用系统默认的参数，因为这些参数是用很多图片训练而来的。
opencv进阶1
1、我们还要注意，opencv的图像矩阵类型是uint8，低于0和高于255的值并不截断，而是使用了模操作。即200+60=260 % 256 = 4。所以我们需要先将原始图像矩阵和噪声图像矩阵都转成浮点数类型进行相加操作，然后再转回来。
2、https：//pan.baidu.com/s/18DKBWu5t4Sr9SF4-rj4bmw 提取码：1234 《OpenCV轻松入门：面向Python》基于面向Python 的OpenCV（OpenCV for Python），介绍了图像处理的方方面面。本书以OpenCV官方文档的知识脉络为主线，并对细节进行补充和说明。
3、全局阈值分割：掌握这个基础技术，为后续高级分割算法打下基础。在这个过程中，适时地将机器学习的入门知识融入进来，将提升你的图像处理能力，同时确保基础知识的稳固。最后，别忘了配置一个强大的开发环境，如Visual Studio 2019与OpenCV 53的完美结合，将为你的学习之路保驾护航。
4、第一步：查找文档的边缘 第二步：通过边缘查找文档轮廓并找到四个角点的坐标 第三步：使用透视转换函数完成图像转换 下面的代码基于openCV/python的版本：openCV4/3+， python7/3+ 上一章节我们完成了transform.py模块的构建，我们将在接下来的涉及图像四角点处理的问题中均会使用到。
关于opencv训练模型教程和opencv 训练的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
